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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上,将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略,提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法.设计并实现了一个计算机相关论文搜索引擎网络蜘蛛系统.针对国外4所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明,新算法可以有效提高搜索效率.  相似文献   

2.
在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上,将ε-贪婪策略引入网络蛛蛛的链接选择机制,提出了一种基于ε-贪婪策略的网络蜘蛛搜索策略.针对国外四所名大学计算机系网站中计算机论资源的搜索试验表明,新的算法可以有效地提高搜索效率.  相似文献   

3.
进化界法与模拟退火算法是模仿自然现象的两大随机算法,本文将进化算法中的群体思想和竞争选择机制引入到模拟退火算法之中以指导搜索过程,的退出了进化一模拟退火算法,其仿真结果表明,对于较简单的问题,进化一模拟退火的性能与模拟退火算法一样好,但对于较复杂的问题,进化一模拟退火算法明显优于模拟退火算法。  相似文献   

4.
贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.  相似文献   

5.
针对SA算法中未考虑当前网络链路带宽资源引起的流冲突问题以及GFF算法中未考虑流带宽需求变化引起带宽资源分配不合理问题,提出了基于模拟退火遗传算法的按需自适应(SAGA-AO)流量调度机制.该机制首先依据流带宽需求变化筛选出网络中需要调度的流,然后利用模拟退火遗传算法(SAGA)根据当前链路带宽资源状况对需要调度的流进行全局调度路径搜索.仿真结果表明:SAGA-AO算法在大多数通信模型下平均对分带宽高于SA和GFF算法.  相似文献   

6.
最优模糊神经网络参数的设计--混沌模拟退火学习法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。  相似文献   

7.
坦克发动机道路模拟测试平台采用冗余构件多分支并联运动系统结构形式,满足了大负载、高灵活度、运动复杂的实际要求.鉴于系统结构形式的特殊性,论文采用结合个体定向漂移技术的基于邻域函数的尺度参数自寻优改进模拟退火算法,对此并联运动系统进行六维轨迹寻优解算,阐述了自寻优改进模拟退火算法,并将系统六维轨迹解算仿真结果与实验数据进行对比分析,在实践中得到成功验证.该方法将模拟退火的串行搜索机制与邻域函数混沌选择的并行处理机制进行了恰当结合,使算法不仅具有模拟退火算法的计算及存储量小、处理简单、寻优准确等优点,而且具有混沌选择遍历性和全局优化特性的优点.通过个体定向漂移技术提高了搜索效率,改善了邻域函数结构.  相似文献   

8.
P2P中基于蚁群算法的智能搜索研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
P2P是完全分布式网络,资源搜索是P2P网络中的关键问题。P2P网络中资源搜索有多种机制,传统的有洪泛机制,分布式哈西表和中心索引机制。本文对基于仿生学的蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用进行研究。  相似文献   

9.
针对车间调度问题, 提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法. 该算法将问题规模作为启发式信息, 通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制--多粒度搜索, 并加入选择优化和淘汰更新机制, 提高了算法的自适应性和自学习能力, 降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性. 实验结果表明, 该算法在最优解的求解能力上优于其他算法.  相似文献   

10.
针对车间调度问题,提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法.该算法将问题规模作为启发式信息,通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制——多粒度搜索,并加入选择优化和淘汰更新机制,提高了算法的自适应性和自学习能力,降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,该算法在最优解的求解能力上优于其他算法.  相似文献   

11.
由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.  相似文献   

12.
一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性(差异性)的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。  相似文献   

13.
敏捷卫星任务规划调度是一个具有长时间窗、多时间窗的复杂约束的多目标组合优化问题。本文基于任务质量,通过分析敏捷卫星对地观测任务规划问题的需求、特点和约束,构建了敏捷卫星任务规划组合优化模型;并在原有模拟退火算法的基础上,设计了基于相似度和聚集度的遗传模拟退火混合算法,通过相似度和聚集度,在染色体变异过程中,当种群聚集度大的时候,增加染色体的变异概率,从而增加种群的多样性。利用遗传算法的全局搜索能力有利于改变模拟退火算法容易陷入局部最小点的缺点,寻找到更优的结果,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡,经实际卫星任务数据验证算法有效可行。  相似文献   

14.
自适应最优保存的模拟退火遗传算法及应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
在分析遗传进化的基础上,提出了一种自适应最优保存的模拟退火遗传算法,自适应地保存最优个体,并对其进行模拟退火,与简单最优保存遗传算法(MOSGA)进行了性能比较,结果表明本算法明显比MOSGA搜索能力更强,有极强的跳出局部成的能力,有效地解决了MOSGA的早熟现象。  相似文献   

15.
基于遗传模拟退火法的马斯京根方程参数估计   总被引:7,自引:0,他引:7  
提出一种用遗传退火算法估计马斯京根方程参数的新方法,在遗传算法中融入模拟退火算法,在每一代群体产生后,对各个个体独立地进行模拟退火过程,以其结果再作为下一代群体的个体,避免了简单遗传算法容易提前收敛的缺陷以及模拟退火法搜索较盲目的缺点,应用实例表明方法简便,直观,可广泛应用于解决多种模型的优化问题,特别在洪水预报方面有很好的应用前景。  相似文献   

16.
利用混沌动力系统的良好特性,把它引入传统的模拟退火中,提出一种称为混沌搜索模拟退火的新启发式算法,用于设计高度非线性平衡布尔函数。笔者分别对此方法和传统的模拟退火算法,进行多项仿真实验。实验分析表明,此算法能够更有效地避免陷入局部极小值,对于获得密码性质好的布尔函数,比单一的模拟退火具有更大优势。  相似文献   

17.
求解病态线性方程组的混合算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
首先通过变分原理将求解线性方程组的问题转化为等价的求解无约束函数最优化问题的极小值.通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGs-SA的混合算法.数值实验表明该混合算法校正了BFGS的局部搜索能力,达到了全局最优解,从而得到了原病态线性方程组的解.  相似文献   

18.
捷联惯导系统粗对准结束后,可以用遗传算法来搜索三个误差角,且由于遗传算法的全局寻优能力,在速度上具有很大优势。但遗传算法的局部寻优能力不足,因此得到的结果在精度上也受到了限制。模拟退火算法容易陷入局部最优解,但是具有很强的微调能力。因此,将遗传算法和模拟退火算法结合起来,能很好地解决初始对准的速度和精度的问题。仿真结果证明遗传模拟退火算法可以很好地改善单一遗传算法的局部寻优能力,使得结果精度更高。  相似文献   

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